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Astoria Bear Creek流域Astoria Bear Creek流域
通过其管理目标，Astoria确保了森林管理活动为确保健康水质的主要功能。Astor ia实践生态林业，对整个系统进行处理，所有木材收获实践都遵守或超过森林管理的认证，这是最深入的森林管理认证计划的最深入的森林管理认证计划，并确保在收获后，在收成之后的所有杂志都可以在现场保持30-50％的可用树木在现场，可以继续进行，这是一个主要的杂志，而e则是一部分。分水岭。Astoria Bear Creek流域提供的最终重大好处是通过碳固存和碳信用额的生态提名。
清洁能源：纳米比亚迈向更美好的未来
纳米比亚已经是南部非洲最干旱的国家之一，因此气候变化构成了重大威胁。事实上，纳米比亚国家气候变化政策（2011 年）将气候变化列为纳米比亚必须应对的关键挑战之一。由于气候变化将影响降雨模式，它将加剧纳米比亚的季节性，导致更大的水资源压力并威胁到收成和粮食安全。气候变化还将增加纳米比亚本已脆弱的自然资源的脆弱性，这些资源对该国的 GDP[1] 和人民的生计贡献巨大——23% 的劳动力[2] 从事农业、林业和渔业，另有 11% 依赖旅游业。气候变化预计还会对健康产生直接影响，包括中暑和霍乱等与水有关的疾病的增加[3]。
欧盟委员会布鲁塞尔，2024 年 2 月 21 日 COM(2024 ...
先进的数字网络基础设施是数字经济和社会繁荣的基础。安全、可持续的数字基础设施是欧盟 2030 年数字十年政策计划的四大要点之一，也是本届委员会的主要优先事项之一。它也是公民利益的核心，他们在欧洲未来会议上提出了多项与数字相关的建议。没有先进的数字网络基础设施，应用程序就不会让我们的生活更轻松，消费者也将无法享受先进技术带来的好处。例如，只有这些基础设施发挥出最高性能，医生才能快速安全地远程护理患者，无人机才能提高收成并减少水和农药的使用，而联网的温度和湿度传感器则可以实时监控新鲜食品的储存和运输条件。
年度报告 - Vilmorin & Cie
农业是受这场战争影响最大的行业之一，其次是能源。俄乌冲突危及当时正在进行的战争，削弱了乌克兰作为出口国的地位，暴露了全球农业生产体系的弱点和局限性。它还凸显了多样化种植区的必要性，以减少许多国家对进口的依赖，以满足其人口的粮食需求。与此同时，人们越来越担心农业养活人民的能力，不仅是在未来，而且是在短期内。2022 年，各大洲都出现了极端气候灾害——干旱、反复的热浪、强降雨，这再次引发了人们对未来收成产量和质量大幅下降的担忧。为了解决这个问题，人们越来越追求和鼓励创新，首先是在植物育种*和遗传学方面。
年度报告 - Vilmorin & Cie
除了能源，农业是受这场战争影响最大的行业之一。俄乌冲突危及当时正在进行的战役并削弱了乌克兰作为出口国的地位，暴露了全球农业生产体系的弱点和局限性。它还凸显了多样化种植区的必要性，以减少许多国家对进口的依赖，以满足其人口的粮食需求。与此同时，人们越来越担心农业养活人民的能力，不仅是在未来，而且是在短期内。2022 年各大洲都出现了极端气候灾害——干旱、反复的热浪、强降雨，这再次引发了人们对未来收成产量和质量大幅下降的担忧。为了解决这个问题，人们越来越追求和鼓励创新，首先是在植物育种*和遗传学方面。
进入工厂 4.0 - NTN SNR
自 2016 年 10 月起，位于阿莱斯 (Gard) 的 NTN-SNR 工厂被认证为“未来工业展示”。法国未来工业联盟授予的这一卓越标签证明，该工厂专门生产第三代汽车轴承（12,000 件/天），拥有“完全满足欧洲制造商需求的有竞争力的工业工具”。生产线内没有推车，通过拉流系统通过循环供料供应零件。操作员对生产线的干预由自我诊断和预测性维护工具促进。在环境方面，石油副产品已被消除，所有材料研磨产生的废物都被回收成压缩污泥，用于其他行业。“ 这些进步是在我们的客户同意下发起的”，现场主管 Laurent Condomines 说道。
循环经济中的 R 策略
从循环性的角度来看，值得注意的是，未售出产品的损失（在制造过程中、零售中和退货中）是巨大的。服装行业主要依赖快时尚趋势和较短的产品寿命（Niinimäki 等人，2020 年），这随后增加了对新服装的需求。在欧洲和全球，纺织品消费量一直在稳步增长，目前每年售出约 1000 亿件服装，这使得该行业很难仅靠技术改进实现可持续发展。全球大多数材料要么被填埋，要么被焚烧，这意味着材料价值永远丧失。只有 12% 的纺织品被回收利用——主要是降级回收，因为只有 1% 被回收成新的纺织材料。为了解决全球纺织行业当前的可持续性问题，循环经济提供了重要的可能性。
农作物推荐的人工智能解决方案
农业是印度的主要职业。印度的发展掌握在农民手中。农民是国家的骨干，因此需要在技术上支持我们的农民，以便克服传统农业实践的困难，并对产量、收成、健康作物产量和农民的收入产生积极影响。农民需要了解自己的土壤以及改良土壤以种植健康作物的方法。我们提出了一种涉及深度学习和一些物联网功能的方法来帮助我们的农民。土壤参数（例如氮、磷、钾（NPK）、pH、有机碳、水分含量和其他一些东西）用于预测土壤的肥力，并预测适合种植的作物及其所需的营养。我们开发了一个深度神经网络模型来预测适合在土壤中生长的作物。我们还在相同的收集数据集上实现了其他机器学习分类器，以测试每个分类器和我们的深度神经网络模型的准确性。